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标准差与分布可视化 by David Wees

标准差与分布可视化 by David Wees
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2018-05-12 04:27
函数数列概率统计
这个范例演示了标准差与分布的可视化。它涉及概率统计中的核心概念，通过使用GeoGebra命令如Segment, Point, Line, Frequency等，展示了如何通过数据分布来理解标准差。该范例适合高中及以上学生或教师使用，帮助他们更好地理解概率统计的基本原理。

GeoGebra 命令及参数

  1. Segment((0, 0), (9, 0)) → g
  2. Point(g) → M
  3. Point(g) → Q
  4. Point(g) → N
  5. Point(g) → L
  6. Point(g) → K
  7. Point(g) → P
  8. Point(g) → C
  9. Point(g) → D
  10. Point(g) → E
  11. Point(g) → F
  12. Point(g) → G
  13. Point(g) → H
  14. Point(g) → I
  15. Point(g) → J
  16. Point(g) → R
  17. Point(g) → O
  18. Line(A, B) → f
  19. Frequency(list4, list1) → list5
  20. Segment((-0.5, 0), (9.5, 0)) → i
  21. Mode(list1) → list3
  22. Mode(list1) → list6
  23. Sequence(Sequence[Polygon[(n - 0.5, 0), (n - 0.5, k), (n + 0.5, k), (n + 0.5, 0)], k, 1, Element[list5, n + 1], 1], n, 0, 9, 1) → list2
  24. SD(list1) → b
  25. Point(h) → S
  26. Intersect(h, i) → T
  27. Point(h) → U
  28. Line(V, W) → p
  29. Intersect(l, p) → A_1
  30. Intersect(j, p) → B_1
  31. Intersect(h, p) → D_1
  32. Segment(D_1, B_1) → q
  33. Segment(D_1, A_1) → r
  34. Intersect(m, s) → Z
  35. Intersect(h, s) → C_1
  36. Intersect(k, s) → E_1
  37. Segment(C_1, Z) → t
  38. Segment(C_1, E_1) → a
  39. Ray(T, U) → n